创建工作负载时，Pod不断被重建如何解决？ 创建工作负载时，工作负载状态为“处理中”或“未就绪”，内部Pod实例不断被重建。并且查看Pod事件可以发现，创建Pod实例过程中“镜像拉取中（Pulling image xx）”事件停留的时间过长。该现象表明Pod免费提供的30GiB临

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用户配置的连接器或解析器在语法或者语义上存在错误，导致采集器无法正常运行，不断重启导致CPU、内存被占满。 问题定位 远程登录采集节点所在的E CS 。 您可以登录弹性 云服务器 控制台，在“弹性云 服务器 ”列表中，单击“远程登录”登录主机，详细操作请参见在云服务器控制台上登录主机。 如果您的主机已经绑定了弹性

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登录源端服务器，结束 SMS -Agent运行程序，然后重新运行。 如果是账户注销导致Agent退出，建议尝试使用SMS-Agent-Py2服务化运行程序进行迁移。 Windows Py3: 双击SMS-Agent-Py3目录下的SMS-Agent.exe重新运行。 Windows Py2: 双击SMS-

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thon3/hetu-jdbc-XXX.jar" 运行python3样例代码。 Windows直接通过pycharm或者Python IDLE运行py脚本。 Linux运行样例代码前需要已安装Java。 进入样例代码路径并执行py脚本，样例代码路径如“/opt/hetu-examples-python3”：

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功能可随时监控各业务系统的网络状态。 事件监控 弹性云服务器事件 在各业务中，弹性云服务器作为核心基础，细微的性能变化，运行异常及自动恢复，都可能会引起云服务上的业务受到大幅震荡。因此需使用云监控的事件监控功能对服务器运行异常及自动恢复进行监控，订阅事件告警同步进行业务处理。 关系型数据库事件

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yarn-per-job -Dyarn.application.name=py_kafka -pyarch venv.zip -pyexec venv.zip/venv/bin/python3 -py pyflink-kafka.py 运行结果： yarn-application模式 ./bin/flink

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0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6的运行环境搭载的TensorFlow版本为1.8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他R

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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- "/var/tf_mnist/mnist_with_summaries.py" 创建TFJob。 kubectl apply -f tf-mnist.yaml 等待worker运行完毕后，查看运行日志。 kubectl -n kubeflow logs tfjob-simple-worker-0

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├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集

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benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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运行环境要求 运行环境要求，如表1所示。 表1 运行环境要求 配置项 基本配置要求 CPU I5-7500或以上 内存 8 GB 操作系统 Windows 10 Professional 64bit 浏览器 推荐使用最新版本的Chrome浏览器（Stable Channel版本）或Firefox浏览器（ESR版本）。

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作业运行概述 作业运行主要包括如下功能： 启动作业 查询作业状态 查看作业操作记录 停止作业 父主题： 作业运行

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运行高级查询 功能介绍 执行高级查询。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resource-manager/domains/{domain_id}/run-query 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domain_id 是 String 账号ID。

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运行服务管理 获取运行服务清单 部署应用 卸载应用 开通iDME实例 删除iDME实例 父主题： API

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运行脚本 功能介绍 运行脚本，该接口是同步接口（同步接口是指调用后，会等待函数执行结束后，才返回结果）。满足输入参数条件后执行该脚本，不会在控制台打印出日志，但会输出运行结果。 在脚本保存成功和输入参数正确的情况下，可以运行该脚本，但该接口目前已很少使用（可以用custom API运行脚本）。

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